La era de los algoritmos: ¿Qué son y cómo impactan nuestro día a día?

Por Paulette Delgado

Los algoritmos están presentes en nuestro día a día pero, ¿sabemos qué son y cómo funcionan?

La era actual podría llamarse “la era de los algoritmos” porque gobiernan, para bien o para mal, gran parte del mundo. El aprendizaje automático se está convirtiendo rápidamente en parte de todo lo que nos rodea, mejorando muchos productos existentes y permitiendo que se creen nuevos productos y servicios. Es el oxígeno para la generación emergente de tecnología.

Un algoritmo es una secuencia de instrucciones para solucionar un problema de manera automática. Es finito y ejecuta las instrucciones de manera sistemática. Justo debido eso, los algoritmos se han vuelto parte clave del avance tecnológico. El algoritmo tiene una entrada de la instrucción y la salida. Y si se juntan estas instrucciones con inteligencia artificial, las máquinas adquieren la habilidad de aprender y mejorar los algoritmos.

Es una tecnología que se utiliza todos los días en diversos sectores y actividades, desde detectar enfermedades, controlar vuelos o las cuentas bancarias hasta qué publicaciones mostrar en las redes sociales. Debido a su impacto en diversas áreas de nuestras vidas es esencial preguntarse, ¿cómo funcionan? ¿Qué criterios utilizan?

Criterios de los algoritmos: entre el bien y el mal

En la era de los algoritmos, una de las preguntas más recurrentes es: ¿cómo codifican lo que está bien y lo que está mal? Para esto, se necesita influenciar la inteligencia artificial (IA). Un ejemplo es el modelo de IA de imágenes de Google, donde se entrena al algoritmo a identificar fotos. En más detalle, para que el buscador encuentre fotos de perros, por ejemplo, el algoritmo tuvo que ser expuesto a distintas imágenes para aprender de las formas y patrones que se repiten. Tras analizar suficientes, el algoritmo ya sabrá reconocer los patrones que definen lo que es un perro y podrá identificarlo en cualquier otro escenario.

Sin embargo, este proceso de aprendizaje de una inteligencia artificial puede tener resultados y aplicaciones negativas, como el caso de Amazon que utilizó algoritmos para descartar candidatos basándose en los currículums de personal que contrataron en los últimos 10 años. El problema fue que muchas de las personas contratadas fueron hombres, ya que es una industria dominada por ese género. De manera que la inteligencia artificial utilizada para este fin, observó este patrón y terminó aprendiendo que las mujeres “no son buenas candidatas”. Si bien este caso muestra cómo los algoritmos pueden incrementar los sesgos y la discriminación, también sirven para identificar estos mismos prejuicios y sesgos en la sociedad. Por ejemplo, si buscas “estudiante” en Google, los resultados de la búsqueda de imágenes muestra, en su mayoría, caras de personas blancas.

Uso de algoritmos en la evaluación del aprendizaje

La educación tampoco se salva de los algoritmos. Con la pandemia, millones de estudiantes y personal docente se tuvieron que confinar a sus hogares y continuar con las clases en línea independientemente de si tenían la infraestructura adecuada o el conocimiento adecuado para adaptarse al nuevo formato.

Entre los mayores retos de esta modalidad en línea se encuentra la evaluación, por lo que muchos recurrieron al uso de los algoritmos para solucionarlo, como fue el caso de Inglaterra. La Oficina de Regulación de Calificaciones y Exámenes en Inglaterra (Ofqual por sus siglas en inglés) creó un algoritmo para estandarizar las calificaciones para evitar que se inflaran. Esto resultó en un 39 % de estudiantes con notas más bajas, desatando protestas masivas en todo el país para que se revisara el proceso.

Y este no fue el único problema que enfrentó el país ya que tuvo un problema similar para revisar las cualificaciones de nivel avanzado en los que se basan las universidades para admitir a los estudiantes de nuevo ingreso. Estas valoraciones se realizan al final del año y definen si los alumnos entran a la universidad o no. Nuevamente el algoritmo bajó los resultados de muchos estudiantes, haciendo que algunos se quedarán sin acceso a la universidad. En ambos casos, el gobierno canceló los resultados optando por resultados basados en sus exámenes simulados y evaluaciones de maestros. También permitieron que los estudiantes presentaran sus exámenes más adelante en el año.

Lo opuesto pasó en Estados Unidos donde varios alumnos descubrieron que la inteligencia artificial de la plataforma Edgenuity tenía preferencia por ciertas palabras. Al poco tiempo, comenzaron a usar estas palabras en todas sus respuestas y la máquina asumía que cubrían todo el tema y les daba la puntuación máxima.

El problema es que un algoritmo que estandariza o asigna calificaciones no toma en cuenta muchos aspectos importantes de las habilidades de un estudiante, se enfocan más en saber si memorizaron la información, sin comprender si la entendieron o la asimilaron. Aún así, aunque hay un largo camino por recorrer para que estos algoritmos puedan evaluar efectivamente pruebas y exámenes, el uso de esta tecnología, bien enfocada, puede utilizarse en beneficio de la educación. Un ejemplo de ello es el caso de Japón.

¿Cómo usan los algoritmos y la inteligencia artificial en Japón?

La compañía IBM junto con el Consorcio para la renovación de la educación del futuro (CoREF por sus siglas en inglés), buscan transformar el sistema educativo de Japón. Ellos creen que las ciencias cognitivas y el aprendizaje activo y colaborativo mejoran drásticamente la educación.

Ambas compañías desarrollaron el método del rompecabezas constructivo del conocimiento que se trata de dividir a los alumnos en pequeños grupos y ponerlos a considerar múltiples ángulos de un tema. En lugar de tener un plan de estudios estático, el docente debe diseñar lecciones enfocadas en cada estudiante, así como monitorear y proporcionar retroalimentación sobre su actividad y colaborar con otros maestros para continuar mejorando.

Para ser capaces de monitorear efectivamente las interacciones de sus alumnos, IBM desarrolló “Watson discurso a texto” que monitorea la calidad de las pláticas de los estudiantes, mejorando la planificación y retroalimentación del método. Los maestros le enseñan a Watson palabras clave que esperan que surjan durante el ejercicio para poder evaluar qué tanto entendieron los alumnos. Además, Watson registra y transcribe las discusiones de los estudiantes, buscando palabras clave esperadas para que los docentes las revisen más adelante y poder mejorar el algoritmo de la máquina. El propósito de IBM y CoREF es fortalecer la capacidad de independencia y colaboración. Su argumento es que al utilizar algoritmos e inteligencia artificial harán que los docentes se enfoquen más en inspirar creatividad y amor al aprendizaje que memorizar datos para pasar un examen.

Japón también invirtió 227,000 dólares en una prueba piloto para mejorar las habilidades de inglés en 500 aulas. El país obliga a todos los estudiantes de primaria y entre los 12 a 15 años a aprender este idioma pero, debido a la demanda, es complicado encontrar profesores calificados para esa materia. Es por eso que el gobierno decidió integrar robots programados con algoritmos e inteligencia artificial para ayudar a verificar la pronunciación del inglés de cada alumno.

En esta época donde los avances tecnológicos aumentan de manera acelerada, los algoritmos se han convertido en la base de muchas de estas innovaciones. Aunque aún existe un gran desconocimiento en el área de tecnología entre las diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, en todas están presentes los algoritmos. Estos son los conjuntos de instrucciones que los guían para cumplir sus funciones y es lo que les ayuda a aprender.

Es por eso que se escucha tanto hablar de algoritmos, porque impactan el día a día de todas las personas. Es necesario educar a los alumnos a que comprendan qué son y cómo funcionan para que logren comprender hacia dónde se mueve la tecnología y así poder enfrentar los retos de entrar al mundo laboral rodeado de tecnología. Además, conocer en qué áreas de nuestras vidas se utilizan y sus implicaciones, es parte esencial de nuestra alfabetización digital.

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